(57)【要約】  ２以上の画像間の相対的な傾き角度を算出するため、画像中に含まれる傾き情報をその位置情報とあわせて取得する。次に、それらの傾き情報が、あわせて取得した位置情報の画像中の分布特性から、傾き角度推定に使用できるか（偽情報かどうか）を判定する。そして、使用できると判定された傾き情報から傾き角度を推定する。かかる推定結果を用いて、取得した画像に含まれる傾きを補正し、正しい向きの画像を生成することができる。
2011155161.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像取得部と、
前記画像取得部で取得した画像の各画素に対して、画像の傾きを推定するための複数の傾き情報を算出する傾き情報算出部と、
前記傾き情報算出部で算出した複数の傾き情報を用いて、その傾き角度ごとの度数分布である角度ヒストグラムを生成する角度ヒストグラム生成部と、
前記複数の傾き情報と、その情報が得られた画像上の位置との対応を記録する傾き情報−位置記録部と、
前記傾き情報とその前記位置から、傾き情報の分布度を算出する傾き情報分布度算出部と、
前記傾き情報の分布度から、前記傾き情報のうち傾き推定に使用できるものと使用できないものとを判定する偽情報判定部と、
前記偽情報判定部の判定結果にもとづいて、使用できる前記角度ヒストグラムの最大値あるいは極大値を抽出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部が検出した前記最大値あるいは前記極大値が示す傾き角度から画像の傾き角度を推定する傾き推定部と
からなる画像処理装置。
【請求項２】
前記画像の傾きを推定するための複数の傾き情報は、前記画像中の線分をその傾斜角とともに算出されたものであり、
前記傾き情報算出部は、前記画像の予め定められた範囲を予め定められた画素間隔について前記算出処理を行う
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像の傾きを推定するための複数の傾き情報は、前記画像中の輝度情報を所定の演算式に代入して演算を行って、前記輝度情報の輝度勾配を求めて算出されたものであり、
前記傾き情報算出部は、前記画像の予め定められた範囲を予め定められた画素間隔について前記算出処理を行う
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記傾き情報算出部は、前記画像の予め定められた範囲における輝度勾配から得られる傾き角度と±９０°をなす方向に同一の傾き角度を持つ画素があるかどうかを調べることで前記算出処理を行う
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記角度ヒストグラム生成部は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された線分の長さが長いほど大きくする
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記角度ヒストグラム生成部は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された輝度勾配が垂直に近いほど大きくする
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記傾き情報の分布度は、同一あるいは予め定められた範囲内にある傾き角度ごとの位置についての分散あるいは標準偏差である
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記偽情報判定部は、前記傾き情報分布度算出部の算出結果と予め設定された値とを比較して、ある同一あるいは予め定められた範囲内にある傾き角度が偽情報であるか否かを判断し、
前記傾き推定部は前記角度ヒストグラム生成部において予め定められた基準を満たす傾き角度のうち、前記偽情報判定部において偽情報でないと判断された傾き角度を選択する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記傾き推定部は前記角度ヒストグラム生成部において予め定められた基準を満たす度数を有する傾き角度のうち、前記偽情報判定部において偽情報でないと判断された傾き角度の中で最も高い度数を有する傾き角度を選択する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記傾き推定部が出力する前記傾き情報にしたがって画像を補正する画像補正部
をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
取得した画像を記憶する画像蓄積部と、
前記画像蓄積部に記憶された画像のうち、少なくとも２つの画像を選択して読み出し、この画像を結合してパノラマ画像を作成するパノラマ画像作成部と、
をさらに備え、
前記傾き情報算出部は、前記パノラマ画像の各画素に対して所定の演算を行って、前記パノラマ画像の傾きを推定するための複数の情報を抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記傾き推定部は前記パノラマ画像についての傾き角度を推定し、
前記パノラマ画像を構成する２つ以上の画像間の相対的な回転角度を用いて、前記パノラマ画像を構成する２つ以上の画像それぞれの傾き角度を算出する
請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
撮像部の動きを計測するセンサ部からのデータを取得するセンサ取得部
をさらに備え、
前記センサ取得部は、前記傾き角度から画像の傾き角度を推定するための補助情報を算出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記偽情報判定部は、前記センサ取得部から得られた前記補助情報を用いて、鉛直方向が
画像のどの方向であるかを推定し、画像から抽出された線分あるいは画素の傾き角度のいずれが垂直線であるかを決定する
請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得した画像の各画素に対して、画像の傾きを推定するための複数の傾き情報を算出する傾き情報算出ステップと、
前記傾き情報算出ステップで算出した複数の傾き情報を用いて、その傾き角度ごとの度数分布である角度ヒストグラムを生成する角度ヒストグラム生成ステップと、
前記複数の傾き情報と、その情報が得られた画像上の位置との対応を記録する傾き情報−位置記録ステップと、
前記傾き情報とその前記位置から、傾き情報の分布度を算出する傾き情報分布度算出ステップと、
前記傾き情報の分布度から、前記傾き情報のうち傾き推定に使用できるものと使用できないものとを判定する偽情報判定ステップと、
前記偽情報判定ステップの判定結果にもとづいて、使用できる前記角度ヒストグラムの最大値あるいは極大値を抽出するピーク検出ステップと、
前記ピーク検出ステップで検出した前記最大値あるいは前記極大値が示す傾き角度から画像の傾き角度を推定する傾き推定ステップと
からなる画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の画像処理装置を含む集積回路。
【請求項１７】
請求項１５に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置及び画像処理方法に関し、特に画像補正の技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、カメラ、ムービーなどの撮影装置における手ブレ補正技術において、画像の傾きを補正する技術が提案されている。【０００３】
特許文献１には、撮像装置に加速度センサを設け、加速度センサにより重力加速度を測定することで撮像装置の地軸に対する傾きを検出し、検出した傾き角度に基づいて撮影した画像の傾きを補正する方法が開示されている。また特許文献２には、撮像画像の上部に存在する線分を検出し、それらの線分の傾き角から画像全体の傾き角を推定し、撮像画像の傾きを補正する方法が開示されている。また特許文献３にはセンサと画像処理とを組み合わせて使用することで、傾き角度算出の精度を向上させる手法が示されている。【０００４】
さらに特許文献４には、画像処理を用いて画像の傾き角度を算出する際に、画像を小ブロックに分割し、個々のブロックにおけるテクスチャが示す方向性を判定し、そのテクスチャが一方向性を有する領域のみを対象として傾き角度を算出する方法が示されている。この方法は画像中の構造物のみから傾き情報を抽出することと等価であり、傾き角度算出の精度と安定性の向上に寄与するものである。【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されているセンサを用いる方式では、センサの出力値に慣性ノイズや他軸感度などの変動成分が含まれるため、ムービーなど撮影者が移動しながら撮像を行う場合には高精度な傾き補正が困難である。また、特許文献２では撮像された画像の構図に制限があり、一般的な使用状況では実用的ではない。【０００６】
特許文献３および特許文献４では上記の欠点を補うため、センサと画像処理を組み合わせて使用することが提案されている。すなわち、センサ情報を用いて複数の傾き角度候補の中からある一定の基準を満たす角度成分を選択する方法が示されているが、センサの出力値に変動成分が重畳している場合にはその精度の低下は避けられない。加えて特許文献４には、傾き角度推定の際に変動成分となりうる非構造物からの傾き角度情報を予め除去することでその精度向上を図る方式が示されているが、構造物からの傾き角度情報そのものが変動成分となる場合には効果を示すことができない。【０００７】
図１Ａ、図１Ｂは、構造物からの傾き角度情報が変動成分となる一例を説明するための図である。図１Ａは魚眼レンズのような広角レンズを使用して撮影した映像である。一般に、広角撮影された映像には歪が存在するため、正しい画像処理結果を得るためにはキャリブレーションあるいはレンズの射影方式から逆算することによって、広角撮影画像の一部領域を切り出して歪の少ない映像を作成する必要がある。図１Ｂは、図１Ａの中心付近を切り出してひずみ補正を行った画像の例である。図１Ａ、図１Ｂのような構図においては、構造物の水平線は手前から奥行き方向に向かって伸びており、本来は平行線であるものが消失点に向かって収束していることがわかる。また、正しい傾き角度情報を提供する構造物の垂直線は、水平線に比べて相対的に少なく、そのため正しい傾き角度情報の検出が困難となる。図２は、図１Ｂに示した画像の画素毎の輝度勾配を、横軸に角度、縦軸に頻度をとった角度ヒストグラムである。この画像が角度θだけ傾いているとしたとき、本来であればθのｂｉｎの度数が最頻値をとることが望ましいが、構造物の水平線から得られた角度のｂｉｎの度数がそれを上回っていることがわかる。この特性は特に広角映像によって顕著になるため、特許文献４に開示された非構造物を予め除去する方法では解決が不可能である。【０００８】
特許文献５には、消失点候補と画像から抽出したエッジとを線分で結び、所定の基準を満たす線分の傾き角度の頻度を累積したヒストグラムを作成し、消失点候補を次々と変えながらこのヒストグラムを求め、最も大きな頻度を示す消失点候補を消失点とする方法が示されている。この消失点が決定できれば、構造物の水平線を特定できることになり、構造物からの変動成分を除去できる。しかしながら、特許文献５に示された方法を利用すると、構造物の垂直線も除去してしまう可能性がある。また、予め所定の基準を定めておかなければならず、どのような傾き角度で撮影が行われるか想定できない場合には使用することができない。【０００９】
本発明は、画像から得られるエッジ成分およびその傾き角度から、画像の傾き角度の推定に使用できる情報を選択することによって傾き角度推定を可能にし、画像の傾きを補正することを目的とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−２４５７２６号公報
【特許文献２】特許第３６７６３６０号公報
【特許文献３】国際公開第２００９−００１５１２号
【特許文献４】国際公開第２００９−００８１７４号
【特許文献５】特開昭６３−１０６８７５号公報
【発明の概要】
【００１１】
本発明の画像処理装置は、画像取得部と、画像取得部で取得した画像の各画素に対して、画像の傾きを推定するための複数の傾き情報を算出する傾き情報算出部と、傾き情報算出部で算出した複数の傾き情報を用いて、その傾き角度ごとの度数分布である角度ヒストグラムを生成する角度ヒストグラム生成部と、複数の傾き情報と、その情報が得られた画像上の位置との対応を記録する傾き情報−位置記録部と、傾き情報とその位置から、傾き情報の分布度を算出する傾き情報分布度算出部と、傾き情報の分布度から、傾き情報のうち傾き推定に使用できるものと使用できないものとを判定する偽情報判定部と、偽情報判定部の判定結果にもとづいて、使用できる角度ヒストグラムの最大値あるいは極大値を抽出するピーク検出部と、ピーク検出部が検出した最大値あるいは極大値が示す傾き角度から画像の傾き角度を推定する傾き推定部と、推定された傾き角度を用いて画像の傾きを補正する画像補正部とからなる。
【００１２】
かかる構成によって、画像の傾き角度を推定する際に、画像から抽出した複数のエッジ及びその傾き角度から、傾き角度の推定に使用することのできる情報を選択することが可能になる。
【００１３】
また、前記画像処理装置において、前記傾きを推定するための複数の傾き情報は、前記画像中の線分をその傾斜角とともに算出されたものであり、前記傾き情報算出部は、前記画像の予め定められた範囲を予め定められた画素間隔について前記算出処理を行う、としてもよい。
【００１４】
また、前記画像処理装置において、前記傾きを推定するための複数の傾き情報は、前記画像中の輝度情報を所定の演算式に代入して演算を行って、前記輝度情報の輝度勾配を求めて算出されたものであり、前記傾き情報算出部は、前記画像の予め定められた範囲を予め定められた画素間隔について前記算出処理を行う、としてもよい。
【００１５】
この構成により、傾き情報算出部の処理負荷、あるいは傾き情報算出部以降の処理負荷を軽減することが可能となる。
【００１６】
また、前記画像処理装置において、前記角度ヒストグラム生成部は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された線分の長さが長いほど大きくする、としてもよい。
【００１７】
また、前記画像処理装置において、前記角度ヒストグラム生成部は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された輝度勾配が垂直に近いほど大きくする、としてもよい。
【００１８】
信頼できる水平線、垂直線成分、輝度勾配の重みを大きくすることで、傾き角度の推定と補正を正確に行うことが可能となる。
【００１９】
また、前記画像処理装置において、前記傾き情報の分布度は、同一あるいは予め定められた範囲内にある傾き角度ごとの位置についての分散あるいは標準偏差である、としてもよい。
【００２０】
また、前記画像処理装置において、前記偽情報判定部は、前記傾き情報分布度算出部の算出結果と予め設定された値とを比較して、ある同一あるいは予め定められた範囲内にある傾き角度が偽情報であるか否かを判断し、前記傾き推定部は前記角度ヒストグラム生成部において予め定められた基準を満たす傾き角度のうち、前記偽情報判定部において偽情報でないと判断された傾き角度を選択する、としてもよい。
【００２１】
また、前記画像処理装置において、前記傾き推定部は前記角度ヒストグラム生成部において予め定められた基準を満たす度数を有する傾き角度のうち、前記偽情報判定部において偽情報でないと判断された傾き角度の中で最も高い度数を有する傾き角度を選択する、としてもよい。
【００２２】
また、前記画像処理装置において、前記傾き推定部が出力する前記傾き情報にしたがって画像を補正する画像補正部をさらに備えるとしてもよい。
【００２３】
この構成により、傾き推定部で推定した傾き情報に基づいた画像の補正が可能となる。
【００２４】
また、前記画像処理装置において、取得した画像を記憶する画像蓄積部と、前記画像蓄積部に記憶された画像のうち、少なくとも２つの画像を選択して読み出し、この画像を結合してパノラマ画像を作成するパノラマ画像作成部と、をさらに有し、前記傾き情報算出部は、前記パノラマ画像の各画素に対して所定の演算を行って、前記パノラマ画像の傾きを推定するための複数の情報を抽出する、としてもよい。
【００２５】
この構成により、画像中の線分、あるいは画素の傾き角度毎の局所性がより明確になるため、傾き角度の推定精度が向上する。
【００２６】
また、前記画像処理装置において、前記傾き推定部は前記パノラマ画像についての傾き角度を推定し、前記パノラマ画像を構成する２つ以上の画像間の相対的な回転角度を用いて、前記パノラマ画像を構成する２つ以上の画像それぞれの傾き角度を算出する、としてもよい。
【００２７】
本発明の画像処理装置によれば、画像の傾き角度を推定する際に、例えば広角レンズを用いて撮影され、構造物の水平成分が支配的となる画像であっても、画像の傾き角度を表す情報を選択することができ、正しく傾き角度の推定と補正が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１Ａ】図１Ａは、構造物からの傾き角度情報が変動成分となる一例を説明するための、広角レンズを用いて撮影された画像を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、構造物からの傾き角度情報が変動成分となる一例を説明するための、図１Ａの中心付近を切り出し、歪を除去した画像を示す図である。
【図２】図２は、図１Ｂの画像の角度ヒストグラムを示した図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の構成を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１における画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、線分上の点における輝度勾配を説明する図である。
【図６Ａ】図６Ａは、Ｓｏｂｅｌフィルタで用いられる係数行列を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、Ｓｏｂｅｌフィルタで用いられる係数行列を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａは、Ｈｏｕｇｈ変換における線分を特徴付けるパラメータを説明する図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、Ｈｏｕｇｈ変換における線分を特徴付けるパラメータを説明する図である。
【図８】図８は、画像から抽出したエッジとそのパラメータを記録するフォーマットの一例を説明する図である。
【図９Ａ】図９Ａは、構造物の垂直線と水平線の空間的分布特性の違いを示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、構造物の垂直線と水平線の空間的分布特性の違いを示す図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、構造物の垂直線と水平線の空間的分布特性の違いを示す図である。
【図９Ｄ】図９Ｄは、構造物の垂直線と水平線の空間的分布特性の違いを示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の構成を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、複数の画像からパノラマ画像を作成した例と本発明の実施の形態２におけるパノラマ画像を用いる利点を説明する図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、複数の画像からパノラマ画像を作成した例と本発明の実施の形態２におけるパノラマ画像を用いる利点を説明する図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態３における画像処理装置の構成を示す図である。
【図１３】図１３は、加速度センサの３軸の出力値の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、加速度センサを用いて傾き検出を行う際のｘ方向、ｙ方向の出力値の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態の構成と動作について、図面を参照しながら説明する。
【００３０】
（実施の形態１）
図３は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の構成を示す図である。また、図４は、本発明の実施の形態１における画像処理方法を示すフローチャートである。
【００３１】
画像取得部３０１は、撮像部３０７で取得した画像データを画像処理装置３００に取り込み、傾き情報算出部３０２に送る（Ｓ４０１）。傾き情報算出部３０２では、取り込んだ画像に対して傾き情報を算出する（Ｓ４０２）。その手法としては、画像をグレースケール変換し、画素ごとに縦方向、横方向のＳｏｂｅｌフィルタを作用させ、その結果を合成して勾配ベクトルを算出する方法や、画像から線分抽出を行うＨｏｕｇｈ変換を作用させ、線分長さとその傾き角度を算出する方法などがあるが、本発明はこれに限定するものではない。
【００３２】
例えば、画像から線分抽出を行う際に、画像を複数の小領域に分割し、各小領域に判断対象となる傾きを持った線分、あるいは画素が含まれるかどうかを調べる（すなわち、予め定められた範囲の予め定められた画素間隔について判断対象となる傾きを持った線分、あるいは画素が含まれるかどうかを調べる）としてもよい。この構成により、傾き情報算出部３０２の処理負荷、あるいは傾き情報算出部３０２以降の処理負荷を軽減することが可能となる。
【００３３】
ここで、勾配ベクトルの算出について図５、図６Ａ、図６Ｂを用いて説明する。図５において位置Ｐにおける画像の画素値をＩ（Ｐ）とし、Ｐにおけるｘ方向、ｙ方向のコントラスト変化をそれぞれｄｘ、ｄｙとしたとき、
ｄｘ＝∂Ｉ（Ｐ）／∂ｘ、ｄｙ＝∂Ｉ（Ｐ）／∂ｙ
と表せる。このとき、コントラスト変化の方向をθとすると、
θ＝ｔａｎ＾（−１）（ｄｙ／ｄｘ）
が成り立ち、これが前述の勾配ベクトルの方向に相当する。ｄｘ、ｄｙを求めるには図６Ａ、図６Ｂに示すＳｏｂｅｌフィルタを用いる。図６Ａおよび図６Ｂはそれぞれｘ方向、ｙ方向のコントラスト変化を測定するためのフィルタ要素である。次にＨｏｕｇｈ変換による線分検出について図７Ａ、図７Ｂを用いて説明する。図７Ａにおいて、点（ｘ＿ｉ、ｙ＿ｉ）を通る直線は次式を満たす。
【００３４】
ρ＝ｘ＿ｉ・ｃｏｓθ＋ｙ＿ｉ・ｓｉｎθ
なお、ρは直線と原点との距離、θは原点から直線への垂線とｘ軸のなす角を表す。
【００３５】
これは点（ｘ＿ｉ、ｙ＿ｉ）を通る直線群が図７Ｂにおける一本の曲線に対応付けられることを意味する。いっぽう、同じ直線状にある複数の点について同様の対応を行うと、得られる複数の曲線は一点で交わり、この交点（ρ、θ）がこれらの点を通る直線を示している。すなわち、あるθに着目し、ρの数をカウントすることで傾きθの線分の数が取得できる。
【００３６】
角度ヒストグラム生成部３０３は、勾配ベクトルのうち同じ方向成分を持つものを累積する、あるいはＨｏｕｇｈ変換で求めた線分のうち同じ方向成分を持つものをその長さ分加算する、といった処理を行うことによって角度ヒストグラムを生成する（Ｓ４０３）。この角度ヒストグラムは「ある角度方向のエッジがどれほど存在するか」を表す指標となり、一般に画像に傾きがない状態で構造物のみが写っている場合（歪がない場合）には水平線や垂直線成分が多くなるため、０度および９０度の角度ヒストグラムの値が強いピークを持つ形状となる。図１Ａおよび図１Ｂのようにθだけ傾いた画像であれば、図２のように傾きがない場合の角度ヒストグラムがθだけ平行移動した角度ヒストグラムが得られる。
【００３７】
なお、本実施の形態では、画素ごとに輝度勾配を求める例を説明したが、本発明はこれに限定するものではない。例えば、画像から輝度勾配を求める際に、画像を複数の小領域に分割し、各小領域において、そこで得られた傾き角度と±９０゜をなす方向に同一の傾き角度を持つ画素があるかどうかを調べる（すなわち、予め定められた範囲の予め定められた画素間隔について得られた傾き角度と±９０゜をなす方向に同一の傾き角度を持つ画素が含まれるかどうかを調べる）としてもよい。この構成により、傾き情報算出部３０２の処理負荷、あるいは傾き情報算出部３０２以降の処理負荷を軽減することが可能となる。
【００３８】
従来の画像処理による傾き角度推定では、ピーク検出部３０４によって角度ヒストグラムの最大値を示す角度を探索し、傾き推定部３０５によって角度ヒストグラムの最大値を示す角度をそのまま画像の傾き角度として、画像補正部３０６においてその傾き角度を補正する処理を行っていた。あるいはピーク検出部３０４によって最大値を含む極大値数点を選択し、傾き推定部３０５ではその極大値を滑らかにつなぐような包絡線を多項式内挿、最少二乗法、勾配法などで算出したうえで最大値を解析的に算出し、これを画像の傾き角度として、画像補正部３０６においてその傾きを補正していた。一般に画像補正部３０６ではアフィン変換によって回転が補正される。本発明においても角度ヒストグラムからの傾き角度の推定とアフィン変換による補正は同様の処理を行う。
【００３９】
傾き情報−位置記録部３１０では、傾き情報算出部３０２で求めた傾き情報と、その画像中の位置を関連付けて記録する（Ｓ４１１）。図８は、傾き情報とその画像中の位置を表す座標とを関連付けて記録した例である。なお、傾き情報の画像中の位置は、座標に限定されるものではなく、位置を表せればベクトルデータ等であってもよい。例えばフレームＩＤ、エッジＩＤ、ｘ／ｙ方向エッジ成分、角度、エッジ強度、座標などが関連付けられて記録されるが、このデータベースに構造物から得られたエッジであるか否か、あるいは特徴点抽出を行った際の特徴量などを追加してもよいし、エッジＩＤ、ｘ／ｙ方向エッジ、座標のみ、あるいはエッジＩＤ、角度、座標のみといった最小構成としてもよい。傾き情報分布度算出部３１１では前記データベースから所定の角度幅の範囲内にある角度を持つ複数の傾き情報を抽出し、それらの座標に関する分散あるいは標準偏差を計算する（Ｓ４１２）。ｘ／ｙ方向の座標の分散をそれぞれＶ＿ｘ／ｙ、ｘ／ｙ方向の標準偏差をそれぞれσ＿ｘ／ｙとしたとき、Ｖおよびσは以下の式で表現できる。
【００４０】
（式１）  Ｖ＿ｘ＝（１／ｎ）Σ（ｘ−ｘ＿ｎ）＾２，Ｖ＿ｙ＝（１／ｎ）Σ（ｙ−ｙ＿ｎ）＾２
（式２）  σ＿ｘ＝√（Ｖ＿ｘ），σ＿ｙ＝√（Ｖ＿ｙ）
ここでｘ、ｙはそれぞれの座標の平均値であり、ｎはそのエッジ数である。このデータベースに登録された傾き情報はいずれかの角度範囲の集合に属し、そのすべての集合に対して座標についての標準偏差あるいは分散が求められる。なお、ある集合の分散度合を求める計算方法であればこれに限定するものではない。
【００４１】
ここで、正しい傾き角度を与える構造物の垂直線と、偽情報となる構造物の水平線との画像上の幾何的な配置特性について論じる。図９Ａから図９Ｄは、図１Ｂに示した画像から同じ傾き角度を持つ線分、あるいは画素を抽出したものである。図９Ａは、構造物の垂直線であり、画像上の幅広い位置に分散して配置されていることがわかる。これに対し、図９Ｂから図９Ｄは、構造物の水平線を抽出したものである。構造物の水平線が画像上で同じ傾き角度となるのは、同一の水平線のみ（図９Ｄの場合）か、最大でも消失点に対して反対側にある構造物の水平線の傾き角度と偶然一致するとき（図９Ｂまたは図９Ｃの場合）であり、最大で２箇所にしか現れず、画像上の非常に狭い範囲に分布していることがわかる。この局所性を検出することができれば、画像の傾き角度推定に使用できるかどうかの判断ができることになる。
【００４２】
偽情報判定部３１２では、前述のような構造物エッジの特徴を利用し、ある注目する傾き角度の局所性を判断することによって、偽情報であるか否かを判定する（Ｓ４１３からＳ４１５）。局所性の判断の具体的な方法は、エッジの傾き角度だけ回転した座標を算出したうえで式１あるいは式２を求め、図９Ｂから図９Ｄのような局所性を持った傾き角度の集合は回転後のｘ方向あるいはｙ方向の分散あるいは標準偏差が非常に小さい値となるが、図９Ａではｘ方向、ｙ方向のいずれもある程度の大きさを持つ、という特性を利用する方法がある。さらに、画像を複数の小領域に分割し、各小領域に判断対象となる傾きを持った線分、あるいは画素が含まれるかどうかを調べると言った方法などが考えられる。または、輝度勾配を求める際にそこで得られた傾き角度と±９０゜をなす方向に同一の傾き角度を持つ画素があるかどうかを調べたり、Ｈｏｕｇｈ変換の結果をそのまま利用してもよい。局所性判断の方法は、ここに述べた方法に限定するものではなく、画像中における特徴量の局所性を判断できる方法であればどのような方法を利用してもよい。
【００４３】
ピーク検出部３０４、傾き推定部３０５は、前記角度ヒストグラム生成部３０３における角度ヒストグラムの極大値を複数を与える傾き角度、あるいは最頻値を与える傾き角度といった情報と、前記偽情報判定部３１２による傾き角度ごとの判定結果を受け取る。このとき、例えば偽情報でないと判断された傾き角度のうち最頻値を与える角度を傾き推定角度と設定し、この情報を画像補正部３０６へ送る（Ｓ４０４，Ｓ４０５）。画像補正部３０６では例えばアフィン変換などを行って、画像全体を回転させることよって画像間の回転移動量を補正することができる。ここで、傾き推定部３０５は、前述の方法で設定した傾き推定角度が直前に推定された傾き角度と大きく異なっている場合、推定結果を無視し直前に推定された角度を傾き角度としてもよい。あるいは、傾き推定部３０５が直前に推定した傾き角度に対して適当な誤差許容範囲（例えば±１゜など）を設定し、この範囲内での偽情報でないと判定された傾き角度のうち最頻値を与える傾き角度を選択し、これを推定角度としてもよい。いずれの場合も最終的に画像補正部３０６において画像全体を回転させることによって、目的の画像の補正が完了する（Ｓ４０６）。
【００４４】
補正後の画像は記憶部３０８に格納した後、図示しないモニタ装置に表示したり、図示しない外部記憶装置にファイルとして保存したり、してもよい。また、ネットワークを介して送出してもよい。
【００４５】
以上が本発明の実施の形態１における画像処理装置３００の構成と動作である。
【００４６】
なお、角度ヒストグラム生成部３０３は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された線分の長さが長いほど大きくする、としてもよい。線分の長さが長いほど、信頼できる水平線あるいは垂直線成分である可能性が高いためである。
【００４７】
また、角度ヒストグラム生成部３０３は、各傾き角度情報に対する重み付けを行い、その重みは前記画像から検出された輝度勾配が垂直に近いほど大きくする、としてもよい。
【００４８】
なお、傾き角度を推定するために必要な情報を保有していない画像に対しては、何も処理を行わないようにしてもよい。たとえば、人物や自然物が画面いっぱいに映っている画像では、構造物情報が存在しないために傾き情報の算出が行えない。このような場合には視覚的にも画像の傾きについての感度が低くなる（傾いていても品質の低下を感じにくくなる）ため、人物や自然物から抽出した不安定かつ確度の低い傾き推定角度を用いて補正を行うよりも、補正自体をキャンセルしたほうがよい。
【００４９】
なお、推定された傾き角度を保存するバッファを設けてもよい。このバッファには時系列で算出された推定傾き角度を保存しておき、ある一枚の画像の傾き角度の算出が不可であった場合に、その前後の傾き角度推定が成功した結果を用いた補間を行うことで推定を行ってもよい。ムービーなど連続した画像を取得する機器においては、画像の傾き角度は連続的に変化することが一般的であるためであり、この性質を用いることで、過去の傾き角度推定結果から外挿処理を用いて対象画像の傾き角度を推定することも可能である。
【００５０】
（実施の形態２）
図１０は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の構成を示す図である。図１０において、図３と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【００５１】
画像蓄積部１００１は、画像取得部３０１で得た画像データを所定の時間幅だけ記録する。ＦＩＦＯと同様の構成を持つものとする。パノラマ画像作成部１００２は画像蓄積部１００１に記録されている画像データを順次読み出し、パノラマ画像を作成する。パノラマ画像の作成自体は公知の方式を用いてよい。パノラマ画像を作成する際にはその元データとなる複数の画像データ間の相対的な傾き角度は除去されるものとする。パノラマ画像は傾き情報算出部３０２に送られ、以降、実施の形態１と同様の方法で、傾き角度の推定とパノラマ画像の傾き補正が行われる。
【００５２】
パノラマ画像を作成することで、画像中の線分、あるいは画素の傾き角度毎の局所性がより明確になる。図１１Ａ、図１１Ｂはパノラマ画像の例である。図１１Ａは、４枚の画像を合成して１枚のパノラマ画像を作成したことを示しており、画像１から画像４の重なっている部分を検出し、その部分のズレがなくなるように合成することで一枚のパノラマ画像を作成している。図１１Ｂはパノラマ画像から抽出した線分あるいは画素の同じ傾き角度を持つものの一例である。例えば図１１Ｂの画像３のように、実線で表された構造物の垂直線と点線で表された構造物の水平線が空間的な分布の局所性に差がないような場合がある。このような場合には本発明での偽情報判定が困難であるが、パノラマ画像にすることによってその局所性が顕著になっていることがわかる。
【００５３】
これにより、仮に単一の画像において偽情報判定が不可能であった場合であっても、パノラマ画像を作成することによってパノラマ画像における偽情報を明らかにすることができ、傾き角度推定ができる。そして、その情報を単一画像にフィードバックすることによって個々の画像の傾き角度を決定することが可能となる。すなわち、パノラマ画像作成部１００２ではパノラマ画像を作成する際の基準画像に対する傾き角度、あるいは隣接する画像に対する傾き角度を保存しておき、傾き推定部３０５で得られた結果に対して相対角度分を加減算することによって、複数の画像毎の傾き角度補正を行う。
【００５４】
以上が本発明における実施の形態２における画像処理装置１０００の構成と動作である。
【００５５】
（実施の形態３）
図１２は、本発明の実施の形態３における画像処理装置の構成を示す図である。図１２において、図３と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【００５６】
センサ部１２０１は撮像部３０７の内部あるいは外部に設置され、撮像部３０７の動きを所定の周期で計測、出力する。図１３はセンサ出力の一例である。一般に撮像部３０７が画像をキャプチャするときに同期して、その動きを計測するのがよい。センサ部１２０１は加速度センサ、ジャイロセンサ、方位センサなどで構成されており、理想的には撮像部３０７の動きすべてを計測できるよう、それぞれ３軸の計測軸を持つことが求められるが、必ずしもすべての軸を必要とはしない。画像データとセンサデータは、画像処理装置１２００の内部では同期するように扱われる。センサ取得部１２０２は取得したセンサデータを処理し、推定傾き角度を算出するための補助情報を算出する。具体的には、センサ値に対してフィルタリングを施して、所望に帯域成分を抽出したり、予め強化学習によって構成された識別器を用いてセンサ群の振る舞いから動き方向を推定したりすることが可能である。これらの情報は、偽情報判定部３１２や傾き推定部３０５に送られる。偽情報判定部３１２は、センサ取得部１２０２からの情報を用いて、鉛直方向が画像のどの方向であるかを推定し、画像から抽出された線分あるいは画素の傾き角度のいずれが構造物の垂直線である可能性が高いかを決定する。具体的にはセンサ情報から得た鉛直方向を示す単位ベクトルと、画像から抽出された傾き角度を持つ単位ベクトルとの内積を求め、その結果が１（傾き角度が法線ベクトルで表されている場合は０）に近いものが垂直線の可能性が高い、と判断できる。また、傾き推定部３０５では、例えば加速度センサ、ジャイロセンサを用いて撮像部３０７の傾き角度をセンサによって大まかに推定し、傾き推定部３０５で推定傾き角度を算出する際の制約条件とすることもできる。図１４はｘ方向、ｙ方向の加速度の変化を示した一例である。（a）、（b）、（c）のタイミングでそれぞれの方向の加速度を取得し、２次元平面にマッピングしてベクトル化したものを図１４に示す。（a）、（b）、（c）のベクトルは、その方向が撮像部３０７の撮像時の鉛直方向に対する傾き角度を示しているため、これが鉛直方向を向くように画像を回転させることで傾きを除去できる。ところで、歩きながらの撮影では、センサの値が慣性ノイズや他軸感度などで正確でなくなる場合がある。その場合には本発明で明らかにした方法での補正が必要となるが、センサによって計測された傾き方向を傾き推定部３０５に入力することにより、本発明の効果をさらに高めることができる。すなわち、センサによって示された方向が画像の真の鉛直方向である可能性が高いとし、センサの示す方向を中心として所定の範囲を設定し、角度ヒストグラム生成部３０３において求めた角度ヒストグラムからその設定された範囲内の頻度の最頻値を傾き角度とする。なお、範囲設定は固定値でも変動値でもよく、変動値の場合には動きの大きさ、すなわちセンサの振幅や安定度（所定時間範囲内の分散値などが利用できる）によって変化させてもよい。その場合は動きが小さいときはセンサの出力値の誤差は小さいと判断して範囲を狭く設定し、動きが大きいときは誤差が大きいと判断して範囲を広く設定する。その変化は連続的でもよいし、２段階以上の離散値であってもよい。あるいは、画像から推定角度を算出するための情報が得られない場合は、過去の推定結果、あるいは前後の推定結果と、センサ値とから推定角度を算出してもよい。その場合、時系列上で連続的に取得された画像であれば傾き角度も連続的に変化する、という仮定を適用し、すでに推定済みの角度に対して許容値を設定して、その範囲内にセンサ値が収まっていればその値を補正値とする、といった方式が考えられる。
【００５７】
以上が本発明における実施の形態３における画像処理装置１２００の構成と動作である。
【００５８】
（その他変形例）
なお、本発明を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
【００５９】
（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【００６０】
（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【００６１】
（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【００６２】
（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【００６３】
また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【００６４】
また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【００６５】
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【００６６】
また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【００６７】
（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明にかかる画像処理装置は、撮影装置あるいは画像表示装置、映像表示装置へ組み込むことで、取得した画像の傾きを補正し、正しい向きの画像を生成することができる。従来の画像処理を用いた傾き補正装置では困難であった画像であっても、複数の画像情報を統合することで所望の画像の傾き情報を抽出することができる。また、本発明は撮影装置、表示装置のみではなく、映像を扱うプリンタやスキャナなどの電子媒体以外の傾き補正への応用も可能である。
【符号の説明】
【００６９】
３０１    画像取得部
３０２    傾き情報算出部
３０３    角度ヒストグラム生成部
３０４    ピーク検出部
３０５    傾き推定部
３０６    画像補正部
３０７    撮像部
３０８    記憶部
３１０    傾き情報−位置記録部
３１１    傾き情報分布度算出部
３１２    偽情報判定部
１００１    画像蓄積部
１００２    パノラマ画像作成部
１２０１    センサ部
１２０２    センサ取得部
【図１Ａ】
2011155161.tif 000003
【図１Ｂ】
2011155161.tif 000004
【図２】
2011155161.tif 000005
【図３】
2011155161.tif 000006
【図４】
2011155161.tif 000007
【図５】
2011155161.tif 000008
【図６Ａ】
2011155161.tif 000009
【図６Ｂ】
2011155161.tif 000010
【図７Ａ】
2011155161.tif 000011
【図７Ｂ】
2011155161.tif 000012
【図８】
2011155161.tif 000013
【図９Ａ】
2011155161.tif 000014
【図９Ｂ】
2011155161.tif 000015
【図９Ｃ】
2011155161.tif 000016
【図９Ｄ】
2011155161.tif 000017
【図１０】
2011155161.tif 000018
【図１１Ａ】
2011155161.tif 000019
【図１１Ｂ】
2011155161.tif 000020
【図１２】
2011155161.tif 000021
【図１３】
2011155161.tif 000022
【図１４】
2011155161.tif 000023
【国際調査報告】
2011155161.tif 000024
2011155161.tif 000025
2011155161.tif 000026
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